朝霞IT勉強会とは

ITの勉強会を都心以外でも開きたいと思い立ち上げました！ 東武東上線朝霞台駅周辺で行う勉強会です。市の施設をお借りして、カジュアルに

• もくもく会
• LT会

なんかを実施しています。

アジェンダ

前回出来なかったGCPハンズオンをやります！しかも2本立て！

1. AutoML Vision
2. Implementing a Helpdesk Chatbot with Dialogflow & BigQuery ML

参加される方は、下記の事前準備を読んで Google アカウントと GCP の課金設定を行って来てください。

今回も「LT枠」募集しますので発表是非お願いします！ 和やかな勉強会ですので、ぜひLTに挑戦を！
LTのテーマは、GCPのハンズオンにちなんで「私とクラウド」にします！ その他話したいことがあれば、テーマと異なってもOKです。

13:00~13:10 受付
13:10~13:15 はじめに
13:15~13:20 自己紹介
13:20~15:45 ハンズオン 15:45~16;00 GCPアップデート
16:00~16:15 成果発表・LT
16:30 完全撤収

事前準備

GCP のハンズオンの準備として、GCPにログインするためのGoogleアカウントの作成および課金設定が必要です。 こちらを参考に事前に準備しておいてください。

対象者

• ITに興味のある方
• 勉強会、もくもく会に参加してみたいけどちょっと怖いという方
• 勉強会に参加したいけど、都内はちょっと遠い、、、という埼玉勢

参加費用

• 無料かお気持ちで

会場案内

場所

朝霞市 弁財市民センター　会議室 埼玉県朝霞市西弁財２丁目２−３
※東武東上線朝霞台駅・ＪＲ武蔵野線北朝霞駅下車　徒歩約８分

会場概要

• WiFiはありますが、よく途切れますのでテザリングをおすすめします。
• 延長コードは準備していますが、念のためPCは事前に充電してきてください
• LT登壇の方は、HDMI or VGAが接続できるようにお願いします。

連絡手段

• slackを用意してみました。
• 当日に呟く場として使ってみますので、こちらからどうぞ

その他

• 今回はその後に忘年会しますよ。
• イベント画像、アイコン募集中です。

イベントレポート

今回は過去最高の全８名の参加者が集まり、GCPUG様の力を借りてGCPのハンズオンを行いました。 しかも、ハンズオンは2本立て。

GCP ハンズオン

1. AutoML Vision を使った画像分類

各自好きな画像を集めて画像分類器を作りました。 私は最近子供が寝返りをうてるようになったこともあり、知らぬ間にうつ伏せになっているのが心配なので 赤ちゃんのうつ伏せと仰向けの識別をさせてみました。 各ラベル15枚程度の画像でそこそこの精度がだせてしまうのはさすがGoogleさんです。

2. BigQuery ML と Dialogflow を使ったヘルプデスクチャットボットの作成

このハンズオンでは予め用意されたヘルプデスクの対応実績のデータを使い、問い合わせ内容から問い合わせの解決時間の予測を回答するチャットボットを作りました。

解決時間の予測は BigQuery ML を使って対応実績のデータから線形回帰をつかった推論モデルを作り実現しました。 DBに保存されているデータを使った推論モデルの作成は、Jupyter notebook などを使って python でデータを抽出、整形してscikit learn で線形回帰のモデルを作ったりするのがよくあるパターンだと思いますが、BigQuery ML を使うと、SQLライクな構文でさらさらっと書くだけで数分で推論モデルが作れてしまうのはとても便利ですね。

チャットボットの部分は Dialogflow を使って実装しました。 Dialogflow は昔 api.ai という名前で提供されていたサービスを Google が買収したんでしたっけ。 Dialogflow はユーザーの発話パターンとそれに対するチャットボットの応答を設定することでユーザーとチャットボットとの会話を作ることができます。 ユーザーの発話内容から特定の値を抽出することができ、その値を使って動的にチャットボットの応答を生成することもできます。今回のハンズオンではユーザー名と問い合わせ内容を抽出し、問い合わせ内容を BigQuery ML で作成した推論モデルに入力して、解決時間の予測結果をチャットボットから応答するようにしました。

今月の GCP アップデート

以下、感想。

• Spanner の Java Client Library って GA じゃなかったことに少し驚き。
• Cloud Security Command Center というのは所謂監査の仕組みだと思うが、今ベータが出ているということに GCP らしさを感じた。

LT

tatehana さんによる GCP を検証環境として使ってみた話。

GCE を使って R-CNN によるセマンティックセグメンテーションの検証を行ったそうです。 GCPは通信速度が早いし、クラウドは環境を使い捨てできるから良いよねとのこと。

GCEは他のクラウドと比べてVMの起動も早かったり、VMのホストのメンテナンス時も無停止で行われるのが良いですよね。

その他

• GCPUG 埼玉支部が立ち上がる模様。

以上、ざっくりとした当日のレポートでした。